Application of Advanced Thermal-Hydraulic Simulation Codes for the Analysis of Heavy Liquid Metal Flows in the ADS Reactor Concept MYRRHA

Il codice termoidraulico di sistema ATHLET è stato sviluppato negli ultimi decenni dall’istituto di ricerca GRS (Gesellschaft für Anlagen- und Reaktorsicherheit) con l’obiettivo di facilitare e migliorare l’analisi della progettazione di base e della gestione dei reattori nucleari PWR e BWR. Recentemente è stata rilasciata una nuova versione del codice ATHLET, nella quale sono state implementate le proprietà fisiche, nonché le correlazioni di scambio termico convettivo di refrigeranti innovativi come elio, sodio, piombo e lega eutettica piombo-bismuto (LBE). Tale sviluppo consente di estendere le capacità del codice ATHLET all’analisi del comportamento termoidraulico dei futuri reattori nucleari appartenenti alla IV generazione. Inoltre, ATHLET è stato accoppiato con il codice di fluidodinamica computazionale (CFD) ANSYS CFX al fine di migliorarne le capacità di simulazione in regioni particolari del circuito di refrigerazione nel caso di flussi affetti da evidenti fenomeni tridimensionali, come ad esempio miscelazione o stratificazione termica. Nel presente lavoro di tesi, la nuova metodologia di accoppiamento tra il codice di sistema ATHLET ed il codice di CFD ANSYS CFX è stata applicata all’analisi del circuito di spallazione del reattore sperimentale MYRRHA, appartenente alla categoria dei reattori sottocritici di tipo ADS. Tale reattore ha tra i suoi obiettivi quello di permettere uno studio approfondito sulla trasmutazione efficiente delle scorie nucleari a più alto livello di radiotossicità. Nello specifico, le potenzialità del codice ANSYS CFX sono state sfruttate per simulare la zona più complessa dal punto di vista fluidodinamico dell’intero circuito di spallazione, vale a dire il target ”windowless”. La restante parte del circuito è stata invece simulata mediante il codice ATHLET. In questo studio è stata eseguita una prima simulazione utilizzando la tecnica di accoppiamento tra i codici ATHLET e ANSYS CFX allo scopo di verificare il corretto scambio di dati tra i due codici. A tal scopo è stato simulato in condizioni transitorie un semplice tubo con all’interno LBE come fluido refrigerante. In seguito, si è passati ad analizzare una configurazione semplificata del circuito di spallazione, in cui è stata simulata la sola zona del target. L’obiettivo è stato quello di verificare la stabilità della superficie conica di LBE, che rappresenta il bersaglio di spallazione, al variare della portata in ingresso alla regione del target. Le difficoltà legate al raggiungimento di un corretto bilancio della massa di LBE all’interno del dominio CFD durante i transitori incidentali simulati hanno reso necessaria una leggera modifica nella nodalizzazione ATHLET prima di iniziare la simulazione della configurazione ad anello chiuso. Le simulazioni di transitori con variazione rapida di portata in quest’ultima configurazione sono state eseguite agendo sulla velocità di rotazione della pompa. Nonostante la presenza delle due superfici libere di LBE abbia influenzato la conservazione della massa all’interno del dominio CFD durante le simulazioni transitorie, i risultati ottenuti con i codici accoppiati ATHLET – ANSYS CFX confermano la stabilità della superficie conica del target al variare della portata di LBE nel sistema, nonché la funzionalità dello schema numerico di accoppiamento

MatFuse: Controllable Material Generation with Diffusion Models

Creating high quality and realistic materials in computer graphics is a challenging and time-consuming task, which requires great expertise. In this paper, we present MatFuse, a novel unified approach that harnesses the generative power of diffusion models (DM) to simplify the creation of SVBRDF maps. Our DM-based pipeline integrates multiple sources of conditioning, such as color palettes, sketches, and pictures, enabling fine-grained control and flexibility in material synthesis. This design allows for the combination of diverse information sources (e.g., sketch + image embedding), enhancing creative possibilities in line with the principle of compositionality. We demonstrate the generative capabilities of the proposed method under various conditioning settings; on the SVBRDF estimation task, we show that our method yields performance comparable to state-of-the-art approaches, both qualitatively and quantitatively

A baseline on continual learning methods for video action recognition

Continual learning has recently attracted attention from the research community, as it aims to solve long-standing limitations of classic supervisedly-trained models. However, most research on this subject has tackled continual learning in simple image classification scenarios. In this paper, we present a benchmark of state-of-the-art continual learning methods on video action recognition. Besides the increased complexity due to the temporal dimension, the video setting imposes stronger requirements on computing resources for top-performing rehearsal methods. To counteract the increased memory requirements, we present two method-agnostic variants for rehearsal methods, exploiting measures of either model confidence or data information to select memorable samples. Our experiments show that, as expected from the literature, rehearsal methods outperform other approaches; moreover, the proposed memory-efficient variants are shown to be effective at retaining a certain level of performance with a smaller buffer size

Transfer without Forgetting

This work investigates the entanglement between Continual Learning (CL) and Transfer Learning (TL). In particular, we shed light on the widespread application of network pretraining, highlighting that it is itself subject to catastrophic forgetting. Unfortunately, this issue leads to the under-exploitation of knowledge transfer during later tasks. On this ground, we propose Transfer without Forgetting (TwF), a hybrid approach building upon a fixed pretrained sibling network, which continuously propagates the knowledge inherent in the source domain through a layer-wise loss term. Our experiments indicate that TwF steadily outperforms other CL methods across a variety of settings, averaging a 4.81% gain in Class-Incremental accuracy over a variety of datasets and different buffer sizes.Comment: 22 pages, 3 Figures. Accepted at 17th European Conference on Computer Vision (ECCV 2022), Tel Aviv, Israe